数字信号处理结课论文
《数字信号处理》教学总结与反思
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数字信号处理课程总结
数字信号处理课程总结一、概括数字信号处理这门课程，真是让我大开眼界，原来信号也能玩出这么多花样！这门课程主要介绍了数字信号处理的基础概念、基本原理和实际应用。
学完之后我简直觉得信号的海洋是如此的广阔和深邃。
一开始课程从信号的表示和处理方式入手，让我对信号有了全新的认识。
接着介绍了数字信号处理的核心原理和方法，比如采样、量化、滤波等等。
这些内容听起来很高级，但实际上都是处理我们生活中遇到的各种各样信号的基础。
通过学习我发现数字信号处理并不是高高在上的高难课程，而是与我们的日常生活紧密相连。
而且课程还深入浅出地介绍了数字信号处理在通信、音频、图像等领域的应用。
这让我意识到，原来我们每天都在和数字信号处理打交道，只是我们不知道罢了。
可以说这门课程让我对数字信号处理有了更深的理解和更多的兴趣。
学习数字信号处理这门课程，让我对信号有了全新的认识，也让我明白了数字信号处理的重要性。
我觉得这门课程不仅仅是理论知识的学习，更是打开了一扇探索信号世界的窗户。
现在我已经迫不及待想要继续深入学习了！二、数字信号处理基础知识在这一阶段的学习过程中，你们可能已经领略到数字信号处理的奇妙世界，那么先来简单聊聊那些处理的基础常识。
说起数字信号处理，是不是听起来像进入了什么高大上的黑科技世界？但实际上数字信号处理跟我们的日常生活紧密相连，例如音频播放、视频播放这些大家每天干的事都与数字信号处理密切相关。
当你聆听音乐的每一个节拍时，数字信号处理就像魔法一样确保了这些音频的完美传递和重现。
好啦接下来我们说说那些具体的常识。
首先了解什么是信号，信号可以简单理解为一种传递信息的媒介，比如声音、图像等都可以是信号。
而数字信号处理则是把这些信号转换成数字形式进行处理，想象一下这就像是把现实世界的声音、图像等转化成电脑能懂的语言。
接下来是处理的过程，这涉及到信号的采集、转换、分析和处理等环节。
在这个过程中，数字信号处理帮助我们实现信号的放大、滤波等功能，让我们的音质更加纯净、图像更加清晰。
数字信号处理技术论文
数字信号处理技术论文数字信号处理技术是将模拟信息(如声音、视频和图片)转换为数字信息的技术。
下面是店铺整理的数字信号处理技术论文，希望你能从中得到感悟!数字信号处理技术论文篇一语音数字信号处理技术【摘要】数字信号处理技术是将模拟信息(如声音、视频和图片)转换为数字信息的技术。
DSP通常指的是执行这些功能的芯片或处理器。
它们可能也用于处理此信息然后将它作为模拟信息输出。
本文利用这些方法结合起来，同时利用MATLAB工具对语音信号进行了分析，解决实际工程技术问题的能力。
【关键词】数字信号处理;音频信号;信号分析;滤波处理中图分类号：TN911.72 文献标志码：A 文章编号：1673-8500(2013)12-0034-01处在一个高速发展，日新月异的社会中，科学技术无疑扮演着重要的角色。
众所周知，语音信号的处理分析已变得非常流行，基于语音处理分析技术的产品也开始流入市场，充满人们的生活。
一、语音信号分析对语音信号分析可以从时域分析和频谱分析两个方面来进行。
语音的时域分析包括：短时能量、短时过零率、语音端点检测以及时域方法求基音等。
语音的时域分析还包括语谱图、共振峰等。
短时能量分析作为语音信号时域中最基本的方法，应用相当广泛，特别是在语音信号端点检测方面。
由于在语音信号端点检测方面这两种方法通常是独立使用的，在端点检测的时候很容易漏掉的重要信息，短时能量是对语音信号强度的度量参数。
对语音信号进行fourier变换后，我们可以得到对应信号的频谱进而画出其频谱图，于是我们就可以很方便地在频域上对语音信号进行分析，对语音信号进行反fourier变换后，我们又可以得到相应的语音信号，于是通过对频谱的改变，在进行反fourier变换，我们就能知道频域对时域的影响。
二、语音信号的频谱分析当我们知道人的声音频谱范围大致在[300，3500]左右后，我们就能马上说明为何电话可以对语音信号采用8KHz的采样速率了。
由乃奎斯特采样定理我们知道采样频率，即只需使采样频率大于7KHz 即可，所以电话对语音信号的采样频率采用8KHz是完全合理的。
dsp原理及应用的结课论文
DSP原理及应用的结课论文引言数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）是指将模拟信号转换为数字信号，并对数字信号进行处理和分析的技术。
DSP技术在现代通信、音视频处理、图像处理等领域有着广泛的应用。
本文将介绍DSP的基本原理以及其在实际应用中的一些案例。
DSP的基本原理1.数字信号处理的基本概念–数字信号：离散时间的信号，在时间上进行离散分布。
–连续时间信号：在时间上具有连续分布的信号。
–采样定理：它保证了模拟信号的采样频率要大于模拟信号频谱的带宽，才能在数字域中完整重建原始模拟信号。
2.数字信号处理的基本过程–信号采样：将模拟信号在时间上进行采样，转换为离散时间信号。
–数字滤波：对离散时间信号进行滤波，去除不需要的频率成分。
–数字变换：对滤波后的信号进行变换，如傅里叶变换、离散余弦变换等。
–数字重建：将变换后的数字信号进行反变换，恢复为模拟信号。
DSP在通信中的应用1.语音信号处理–信号压缩：对语音信号进行压缩，实现高效的传输和存储。
–语音增强：通过滤波和降噪技术，改善语音信号的质量。
2.图像处理–图像降噪：利用数字滤波技术去除图像中的噪声。
–图像增强：通过锐化滤波器和对比度增强算法，提高图像的清晰度和对比度。
3.无线通信–调制解调：将数字信息转换为适合传输的模拟信号，并在接收端进行解调。
–信道均衡：对信道中的失真进行补偿，提高信号质量。
DSP在音视频处理中的应用1.音频处理–声音合成：利用数字信号处理算法合成逼真的人声、乐器音色等。
–音频编码：将音频信号转换为数字数据流，实现高效的传输和存储。
2.视频处理–视频压缩：使用从模拟信号到数字信号的转换、DCT、运动补偿等技术，将视频信号压缩到较小的数据量。
–视频解码：将压缩后的视频信号进行解码，恢复为原始的视频图像。
结论DSP技术在现代通信、音视频处理等领域有着广泛的应用。
本文介绍了DSP的基本原理，以及在通信和音视频处理中的一些具体应用。
数字信号处理论文
数字信号处理论文摘要数字信号处理是现代通信、音频处理、图像处理等领域中的重要技术。
本文将探讨数字信号处理的基本概念、原理以及在各个领域中的应用。
同时还将介绍数字信号处理在实际项目中的应用案例和未来的发展方向。
引言随着数字技术的发展，数字信号处理在通信、音频、图像等领域中的应用越来越广泛。
数字信号处理技术通过对信号进行数字化处理，可以实现信号的压缩、滤波、噪声消除等功能，为现代社会的信息传输和处理提供了重要支持。
数字信号处理原理数字信号处理的基本原理是将连续时间信号转换为离散时间信号，并通过算法来处理这些离散时间信号。
常见的数字信号处理算法包括傅立叶变换、滤波器设计、数字滤波器等。
这些算法能够有效地处理信号，提高信号的质量和准确性。
数字信号处理的应用数字信号处理在通信、音频处理、图像处理等领域中有着广泛的应用。
在通信领域，数字信号处理可以实现信号的编解码、信道估计、自适应调制等功能；在音频处理领域，数字信号处理可以实现音频的压缩、降噪、均衡等功能；在图像处理领域，数字信号处理可以实现图像的增强、去噪、压缩等功能。
数字信号处理的发展趋势随着科技的不断发展，数字信号处理技术也在不断演进。
未来，数字信号处理技术将更加智能化、自适应化，能够更好地适应各种复杂环境下的信号处理需求。
同时，数字信号处理技术在人工智能、物联网等领域中的应用也将得到进一步拓展和深化。
结论数字信号处理作为一种重要的信号处理技术，在现代社会中有着广泛的应用。
本文介绍了数字信号处理的基本原理、应用领域和发展趋势，希望能够为读者对数字信号处理技术有更深入的理解，并为数字信号处理技术的发展做出贡献。
以上便是关于数字信号处理的论文，希望对您有所帮助。
数字信号处理论文
数字信号处理论文引言数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）是利用数字技术对连续时间信号进行采样、量化和处理的一种信号处理方法。
随着计算机技术的发展，数字信号处理在多个领域得到了广泛应用，包括音频和视频处理、通信系统、雷达和成像等。
本文旨在通过介绍数字信号处理的基本概念、原理和应用，为读者提供一个全面了解数字信号处理的框架。
数字信号处理的基本概念1. 数字信号与模拟信号数字信号是以离散值表示的信号，而模拟信号是以连续值表示的信号。
数字信号可以通过采样和量化从模拟信号中获得。
2. 采样和量化采样是将连续时间信号转换为离散时间信号的过程，采样定理指出采样频率要大于信号最高频率的2倍，以避免采样失真。
量化是将连续幅度信号转换为离散幅度信号的过程，通过将信号幅度划分成有限个级别来实现。
3. 信号的时域和频域表示信号的时域表示了信号在时间上的变化情况，可以通过时域图像展示。
频域表示了信号在频率上的变化情况，可以通过傅里叶变换将信号从时域转换为频域表示。
数字信号处理的原理1. 傅里叶变换和逆变换傅里叶变换是将信号从时域转换为频域的一种数学工具。
通过傅里叶变换，我们可以将信号的频域特性分析出来，以便进行后续的处理。
逆变换则是将频域信号重新转换回时域信号。
2. 滤波器设计滤波器是数字信号处理中常用的一种工具，用于增强或抑制信号的特定频率成分。
滤波器可以分为低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器等不同类型。
滤波器设计的目标是使得滤波器在频域上满足一定的要求，通常使用巴特沃斯、切比雪夫等方法来实现。
3. 时域和频域处理算法数字信号处理中有许多常见的时域和频域处理算法，如加法、减法、乘法、卷积、相关等。
这些算法可以对信号进行的处理包括增加、减少、平滑、增强等各种操作。
数字信号处理的应用1. 音频和视频处理数字信号处理在音频和视频处理中有着广泛的应用。
例如，音频信号处理可以用于音频的音质改进、语音识别、音频压缩等。
数字信号处理系统—课程论文
本科生课程设计论文题目：数字信号处理学生姓名：学号：专业：通信工程班级：指导教师：2013年12 月27日内蒙古科技大学课程设计答辩书1.1.(5) x (t)=sin(t)/t -10<t<10x (t )tSa 函数曲线x=linspace(-10,10); y=sinc(x); plot(x,y); ylabel('x(t)'); xlabel('t');title('Sa 函数曲线');1.2.(3) 已知LTI 离散系统，x(n)=[1 1 1],h(n)=[0 1 2 3],求y(n) x=[1,1,1,]; h=[0,1,2,3,]; y=conv(x,h);subplot(2,2,1);stem([0:length(x)-1],x); ylabel('x(n)');xlabel('Time index n'); subplot(2,2,2);stem([0:length(h)-1],h); ylabel('h(n)');xlabel('Time index n') subplot(2,2,3);stem([0:length(y)-1],y);ylabel('y(n)=x(n)*h(n)');xlabel('Time index n');x (n )Time index nh (n )Time index ny (n )=x (n )*h (n )Time index n2.1.2．用DFT 计算下列信号的频谱： （1） )48cos(5)(ππ+=t t xN=30; %数据的长度 L=1024; %DFT 的点数 f=1/16;fs=600; T=1/fs; ws=2*pi*fs; t=(0:N-1)*T;x=5*cos(2*pi*f*t+pi/4); X=fftshift(fft(x,L));w=(-ws/2+(0:L-1)*ws/L)/(2*pi); plot(w,abs(X)); ylabel('幅度谱')幅度谱2.1.(3) )8sin()3sin(2)(t t t x ππ+-=N=30; L=1024;f1=0.5;f2=4;fs=600; T=1/fs; ws=2*pi*fs; t=(0:N-1)*T;x=2*sin(2*pi*f1*t)+sin(2*pi*f2*t); X=fftshift(fft(x,L));w=(-ws/2+(0:L-1)*ws/L)/(2*pi); plot(w,abs(X)); ylabel('幅度谱')幅度谱第三章5．采用脉冲响应不变法和双线性变换法设计巴特沃斯数字低通滤波器，满足下列指标：通带边缘频率：0.4π，通带衰减：0.5dB ;阻带边缘频率：06π，阻带衰减：50dBWp=04*pi;Ws=0.6*pi;Ap=0.5;As=50;Fs=1;wp=Wp*Fs;ws=Ws*Fs;N=buttord(wp,ws,Ap,As,'s');wc=wp/(10^(0.1*Ap)-1)^(1/2/N);[numa,dena]=butter(N,wc,'s');[numd,dend]=impinvar(numa,dena,Fs);w=linspace(0,pi,512);h=freqz(numd,dend,w);norm=max(abs(h));numd=numd/norm;plot(w/pi,20*log10(abs(h)/norm))w=[Wp,Ws];h=freqz(numd,dend,w);fprintf('Ap=%.4\n',-20*log10(abs(h(1))));fprintf('As=%.4\n',-20*log10(abs(h(1))));-3Wp=04*pi;Ws=0.6*pi;Ap=0.5;As=50;Fs=0.5;wp=0.7265;ws=1.3764;N=buttord(wp,ws,Ap,As,'s');wc=wp/(10^(0.1*Ap)-1)^(1/2/N);[numa,dena]=butter(N,wc,'s');[numd,dend]=bilinear(numa,dena,Fs);w=linspace(0,pi,512);h=freqz(numd,dend,w);norm=max(abs(h));numd=numd/norm;plot(w/pi,20*log10(abs(h)/norm))w=[Wp,Ws];h=freqz(numd,dend,w);fprintf('Ap=%.4\n',-20*log10(abs(h(1)))); fprintf('As=%.4\n',-20*log10(abs(h(1))));第四章3．已知一含有平稳高斯白噪声的序列x[k]= sin (0.8πk) + s [k]，试分别用L －D 算法和Burg 算法实现该序列的功率谱估计，并估计其AR 模型参数。
dsp课程结业论文
课程结业论文TM1300 DSP系统以太网通信接口的设计课程名称：DSP原理及应用任课教师：许善祥所在学院：信息技术学院专业：电气工程及其自动化班级：二班学生姓名：沈雪飞学号：20124073216中国·大庆2015 年 5 月DSP技术在家用电器中的应用1.摘要数字信号处理是一门涉及许多学科而又广泛应用于许多领域的新兴学科。
20世纪60年代以来，随着计算机和信息技术的飞速发展，数字信号处理技术应运而生并得到迅速的发展。
在过去的二十多年时间里，数字信号处理已经在通信等领域得到极为广泛DSP 技术图解的应用。
数字信号处理是利用计算机或专用处理设备，以数字形式对信号进行采集、变换、滤波、估值、增强、压缩、识别等处理，以得到符合人们需要的信号形式。
2.前言现代社会对数据通信需求正向多样化、个人化方向发展。
而无线数据通信作为向社会公众迅速、准确、安全、灵活、高效地提供数据交流的有力手段，其市场需求也日益迫切。
正是在这种情况下，3G、4G通信才会不断地被推出，但是无论是3G还是4G，未来通信都将离不开DSP技术（数字信号处理器)，DSP作为一种功能强大的特种微处理器,主要应用在数据、语音、视像信号的高速数学运算和实时处理方面，可以说DSP将在未来通信领域中起着举足轻重的作用。
3.DSP概述3.1 TMS320C54x系列芯片特点TMS320C54x是TI公司1996年推出的新一代16位定点DSP产品,它采用先进的哈佛结构,片内集成8条总线(1条程序存储器总线、3条数据存储器总线和4条地址总线)、在片存储器和在片复用外设。
速度由30～532MIPS不等。
是为实现低功耗、高性能而设计的定点DSP芯片，该系列芯片的内部结构（图2.1）及指令系统都是全新设计的，它的主要特点如下:(1) 运算速度快。
VC5416指令周期为6.25ns。
(2) 优化的CPU结构。
它内部有1个40位的算术逻辑单元，2个独立的40位的累加器，1个17x17的乘法器和1个40位的桶形移位器，4条内部总线和2个地址产生器。
数字信处理课程论文
数字信号处理课程认识论文对数字信号处理的认识？对于数字信号处理，从课堂内容来看，是一门理论性强，概念抽象的学科。
我们先从一个具体的例子来具象认识一下数字信号处理的应用。
数字图像处理是数字信号处理的一个重要应用。
一些科幻电影里我们可以经常看到一些指纹识别解锁的片段。
其中的指纹识别对比环节其实很大程度上都是基于数字信号处理的理论。
当你把手指放到识别区，设备首先获取指纹图像、然后会对指纹图像进行预处理、提取指纹特征和指纹特征匹配。
为了得到比较准确的指纹特征点，指纹图像预处理一般要经过图像增强、滤波去掉噪声、计算方向图、二值化和细化等过程。
这都是数字信号处理的应用。
其实，数字信号处理是一门独立的信息科学学科。
在语言处理、图像处理、雷达、航空航天、地质勘探、通信、生物医学工程等领域广泛应用。
信号处理分为模拟信号处理和数字信号处理两种。
模拟信号是在指时间连续、幅度连续的信号。
数字信号是在时间和幅度上都是离散的信号。
数字信号处理是将信号以数字的方式表示并处理的理论和技术；用数字方法对信号进行分析、变换、滤波、检测、调制、解调以及快速算法的一门技术学科；有关数字滤波技术、离散变换快速算法和谱分析方法。
对数字信号处理课程的认识？数字信号处理的目的是对真实世界的连续模拟信号进行测量或滤波。
因此在进行数字信号处理之前需要将信号从模拟域转换到数字域，这通常通过模数转换器实现。
而数字信号处理的输出经常也要变换到模拟域，数字信号处理的核心算法是离散傅里叶变换，是离散傅里叶变换使信号在数字域和频域都实现了离散化，从而可以用通用计算机处理离散信号。
而使数字信号处理从理论走向实用的是快速傅里叶变换，快速傅里叶变换的出现大大减少了离散傅里叶变换的运算量。
所以在数字信号处理课程中对于Z变换、离散傅里叶变换以及快速傅里叶变换是学习的重点和基础。
数字信号处理和数字系统与原来的模拟信号和模拟系统有很大不同，在处理方法上，模拟系统是用模拟器实现的，数字系统则是通过运算方法实现。
数字信号处理结课论文
济南大学考查课课程报告题目数字信号处理系统学院自动化与电气工程学院专业电气传动1002 姓名李晓东学号 20100321116济南大学2012年12月数字信号处理-快速傅立叶变换林雪蕊(济南大学 自动化与电气工程学院，山东 济南 250022）摘 要：数字信号处理是把信号用数字或符号表示的序列，通过计算机或通用（专用）信号处理设备，用数字的数值计算方法处理（例如滤波、变换、压缩、增强、估计、识别等），以达到提取有用信息便于应用的目的。
数字信号处理的目的是对真实世界的连续模拟信号进行测量或滤波。
在进行数字信号处理之前需要通过模数转换器将信号从模拟域转换到数字域，而数字信号处理的输出经常也要通过数模转换器将信号从数字域变换到模拟域。
数字信号处理的核心算法是快速傅里叶变换(FFT)。
快速傅立叶变换即是本论文所要研究的核心问题。
关键词：数字信号处理；信号； 快速傅里叶变换Digital Signal Processing – Fast Fourier TransformLIN Xuerui(School of Automation and Electrical Engineering, University of Jinan, Jinan250022，China)Abstract: Digital signal processing deal the signal sequences that are shown in digital or symbols. Through the computer or general (special) signal processing equipment, the sequences can be dealt in digital numerical calculation method processing (such as filtering, transformation, compression, enhancement, estimate, identification, etc.), in order to extract useful information for the purpose of application. The purpose of the digital signal processing is measuring or filtering the continuous analog signal in the real world. Before the digital signal processing the signals need through the AD converter convertered from simulation domain into digital domain, and digital signal processing output often will through the DA converter need convertered from digital domain transformation to simulation domain. The core of the digital signal processing algorithm is Fast Fourier Transform (FFT). Fast Fourier Transform is the core question which is researched deeply in the thesis.Keywords: Digital Signal Processing; signal; Fast Fourier Transform引言:数字信号处理— 快速傅立叶变换的论文。
科技大学数字信号处理课程设计毕设论文
数字信号处理课程设计第1章 信号的时域分析1.1 连续信号的时域分析用Matlab 产生下列信号并与人工分析结果进行比较： (1) r (t)= t u (t) -1<t<10 (2) x (t)=1+cos10 t -1<t<1 (3) x (t)=(5e - t - 5e -3 t ) u (t) -1<t<5 (4) x (t)=cos(2πt) cos(20πt) 0<t<5 (5) x (t)=sin(t)/t -10<t<10（1）t=-1:0.01:5;x=(t>=0); plot(t,x);axis([-2,6,-0.1,1.1]);-202468100246810（2）t=-1:0.001:1; x=1+cos(10*t); plot(t,x);ylabel('x(t)');xlabel('t');-1-0.8-0.6-0.4-0.200.20.40.60.8100.20.40.60.811.21.41.61.82x (t )t（3）t=0:0.001:5; x=t(t>=0); plot(t,x);axis([-2,6,-0.1,1.1]); t=0:0.1:10; m=(t>=0);n=5*exp(-t)-5*exp(-3*t); x=n.*m; plot(t,x);1234567891000.20.40.60.811.21.41.61.82（4） w0=2*pi;w1=20*pi; t=0:0.001:5; x=cos(w0*t).*cos(w1*t); plot(t,x); ylabel('x(t)');xlabel('t');0.511.522.533.544.55-1-0.8-0.6-0.4-0.200.20.40.60.81x (t )t（5）t=-10:0.1:10; m=sin(t); x=m./t; plot(t,x);ylabel('x(t)');xlabel('t');-10-8-6-4-20246810-0.4-0.200.20.40.60.81x (t )t1.2 离散时间序列的时域分析及信号的运算1.使用Matlab 产生下列序列、作图并与理论值进行比较： （1）x(n)=2δ(n+n 0)（2） x(n)=(0.9) n [sin(0.25πn)+cos(0.25πn)] n=-4:4;x=(0.9).^n;y=[sin(0.25*pi*n)+cos(0.25*pi*n)]; m=x.*y; stem(n,m);-4-3-2-101234-2-1.5-1-0.50.511.5（3）已知LTI 离散系统，x(n)=[1 1 1],h(n)=[0 1 2 3],求y(n) x=[1,1,1]; h=[0,1,2,3]; y=conv(x,h);subplot(3,1,1);stem([0:length(x)-1],x); ylabel('x');xlabel('Time index n');subplot(3,1,2);stem([0:length(h)-1],h); ylabel('h');xlabel('Time index n');subplot(3,1,3);stem([0:length(y)-1],y); ylabel('y=x*h');xlabel('Time index n')；00.20.40.60.81 1.2 1.4 1.6 1.8200.51xTime index n00.511.52 2.53024hTime index n0.511.522.533.544.550246y =x *hTime index n（4）已知x(t)=e –2 t u (t), y(t)=e - t u (t) , 求：x(t) * y(t) t=-10:10; u=(t>=0); m=exp(-2*t); n=exp(-1*t); x=m.*u; y=n.*u;h=conv(x,y);subplot(3,1,1);stem([0:length(x)-1],x); ylabel('x(n))');xlabel('Time index n'); subplot(3,1,2);stem([0:length(y)-1],y); ylabel('y(n)');xlabel('Time index n'); subplot(3,1,3);stem([0:length(h)-1],h);ylabel('h(n)=x(n)*y(n)');xlabel('Time index n');024681012141618200.51x (n ))Time index n024681012141618200.51y (n )Time index n05101520253035400.51h (n )=x (n )*y (n )Time index n（5）已知信号x(t)=(1+t/2)[u(t+2)-u(t-2)], 求x(t+2),x(t-2),x(-t),x(2t),-x(t) t=-10:10; m=(t>=2); n=(t>=-2);x=(1+(t./2)).*(n-m); plot(t+2,x);-8-6-4-202468101200.511.5t=-10:10; m=(t>=2); n=(t>=-2);x=(1+(t./2)).*(n-m); plot(t-2,x);-12-10-8-6-4-20246800.511.5t=-10:10; m=(t>=2); n=(t>=-2);x=(1+(t./2)).*(n-m); plot(-t,x);-10-8-6-4-202468100.511.5t=-10:10; m=(t>=2); n=(t>=-2);x=(1+(t./2)).*(n-m); plot(2*t,x);-20-15-10-5051015200.511.5t=-10:10; m=(t>=2); n=(t>=-2);x=(1+(t./2)).*(n-m); plot(t,-x);-10-8-6-4-20246810-1.5-1-0.5第2章 信号的频域分析2.1 利用DFT 分析连续信号频谱1．用fourier 函数,理论上求下列连续时间信号的频谱。
数字信号处理期末论文
题目：基于DSP的FFT程序设计的研究作者届别系别专业指导老师职称完成时间2013.06内容摘要快速傅里叶变 (Fas Fourier Tranformation，FFT)是将一个大点数N的DFT分解为若干小点的D F T的组合。
将用运算工作量明显降低，从而大大提高离散傅里叶变换(D F T) 的计算速度。
因各个科学技术领域广泛的使用了FFT 技术它大大推动了信号处理技术的进步，现已成为数字信号处理强有力的工具，本论文将比较全面的叙述各种快速傅里叶变换算法原理、特点，并完成了基于MATLAB的实现。
关键词：频谱分析；数字信号处理；MATLAB；DSP281x引言：1965年，库利（J.W.Cooley）和图基（J.W.Tukey）在《计算数学》杂志上发表了“机器计算傅立叶级数的一种算法”的文章，这是一篇关于计算DFT的一种快速有效的计算方法的文章。
它的思路建立在对DFT运算内在规律的认识之上。
这篇文章的发表使DFT的计算量大大减少，并导致了许多计算方法的发现。
这些算法统称为快速傅立叶变换（Fast Fourier Transform），简称FFT，1984年，法国的杜哈梅尔（P.Dohamel）和霍尔曼（H.Hollmann）提出的分裂基快速算法，使运算效率进一步提高。
FFT即为快速傅氏变换，是离散傅氏变换的快速算法，它是根据离散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性，对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的。
它对傅氏变换的理论并没有新的发现，但是对于在计算机系统或者说数字系统中应用离散傅立叶变换，可以说是进了一大步。
随着科学的进步，FFT算法的重要意义已经远远超过傅里叶分析本身的应用。
FFT算法之所以快速，其根本原因在于原始变化矩阵的多余行，此特性也适用于傅里叶变换外的其他一些正交变换，例如，快速沃尔什变换、数论变换等等。
在FFT的影响下，人们对于广义的快速正交变换进行了深入研究，使各种快速变换在数字信号处理中占据了重要地位。
武汉理工大学信息工程学院现代数字信号处理课程论文
现代数字信号处理题目：BP神经网络算法改进学院（系）：信息工程学院专业班级：电子与通信112班学生姓名：王俊指导教师：刘泉2011年 12月 1日摘要神经网络是一门发展十分迅速的交叉学科，它是由大量的处理单元组成非线性的大规模自适应动力系统。
神经网络具有分布式存储、并行处理、高容错能力以及良好的自学习、自适应、联想等特点。
目前已经提出了多种训练算法和网络模型，其中应用最广泛的是前馈型神经网络。
前馈型神经网络训练中使用最多的方法是误差反向传播(BP)学习算法。
但随着使用的广泛，人们发现BP网络存在收敛速度缓慢、易陷入局部极小等缺陷。
于是我们就可以分析其产生问题的原因，从收敛速度和局部极小两个方面分别提出改进的BP网络训练方法。
关键词：神经网络，收敛速度，局部极小，BP网络，改进方法AbstractNeural network is a cross discipline which now developing very rapidly, it is the nonlinearity adaptive power system which made up by abundant of the processing units . The neural network has features such as distributed storage, parallel processing, high tolerance and good self-learning, adaptive, associate, etc. Currently various training algorithm and network model have been proposed , which the most widely used type is Feedforward neural network model. Feedforward neural network training type used in most of the method is back-propagation (BP) algorithm. But with the use of BP network, people find that the convergence speed is slow, and easy fall into the local minimum. So we can analyze the causes of problems, from the two aspects respectively we can improve the BP training methods of neural network.Keywords：neural network，convergence speed，local minimum，BP neural network，improving methods目录摘要 (2)Abstract (2)1 神经网络概述 (4)1.1 生物神经元模型 (4)1.2 人工神经元模型 (4)2 BP神经网络 (7)2.1 BP神经网络特点 (7)2.2 BP神经网络介绍 (8)3 BP神经网络算法改进 (10)3.1 BP网络训练过程介绍 (10)3.2 动态调节学习率的改进方法 (10)3.3 BP神经网络收敛速度的改进方法 (12)3.4局部极小问题的几种改进方案 (13)4 总结 (15)5 参考文献 (16)1 神经网络概述1.1 生物神经元模型人脑是由大量的神经细胞组合而成的，它们之间相互连接。
DSP结课论文 (2)
《DSP原理及应用》结课论文DSP技术应用及发展前景浅析专业：农业电气化班级：姓名：学号：目录一引言 (2)二 DSP 的发展历程 (3)三 DSP目前的主要应用领域 (4)（1）数字化移动电话 (4)（2）数据调制解调器 (4)（3）磁盘／光盘控制器需求 (4)（4）图形图像处理需求 (4)（5）汽车电子系统及其它应用领域 (5)（6）声音处理。
(5)【参考文献】 (6)一引言自从数字信号处理器（DigitalSignalProcessor）问世以来，由于它具有高速、灵活、可编程、低功耗和便于接口等特点，已在图形、图像处理、语音、语言处理，通用西信号处理，测量分析，通信等领域发挥越来越重要的作用。
随着技术成本的降低，控制界已对此产生浓厚兴趣，已在不少场合等到成功应用二DSP 的发展历程第一种商品化的 IC 数字信号处理器是英特尔的 2920，早在 1979 年就在取代全双工、1200bps 数字硬调制解调器中的模拟滤波器组了。
同时，迅速增多的微处理器和外设提高了处理以数字表示信号的可行性。
那时几乎任何商业化信号处理任务都需要模拟计算，伴有复杂的反馈回路和补偿电路来维持稳定性。
各种依赖位片处理器小型电脑和数据采集硬件的技术都极其昂贵，并且通常只适合于研究人员。
能够经济地把信号数字化，并在数字领域进行数学计算，从而减少漂移和其它用模拟技术处理也很昂贵的不精确条件，这种逻辑很有吸引力，它直接导致今天市场上出现多种系列的 DSP。
八十年代前后，陆续有公司设计出适合于DSP处理技术的处理器，于是DSP开始成为一种高性能处理器的名称。
TI 在1982年发表一款DSP处理器名为TMS32010，其出色的性能和特性倍受业界的关注，当然新兴的DSP业务的确承担着巨大的风险，究竟向哪里拓展是生死攸关的问题。
当努力使DSP处理器每MIPS成本也降到了适合于商用的低于$10美元范围时，DSP不仅在在军事，而且在工业和商业应用中不断获得成功。
现代数字信号处理论文
现代数字信号处理论文《现代数字信号处理》课程论文姓名：学号：目录摘要.............................................................................................. 错误!未定义书签。
Abstract......................................................................................... 错误!未定义书签。
第1章绪论 .. (1)1.1引言 (1)1.2本文研究的目的及意义 (1)1.3数字水印技术的国内外研究现状 (2)第2章数字水印理论基础 (3)2.1 数字水印的基本概念 (3)2.2 数字水印的基本特征 (3)2.3 数字水印的基本原理 (4)第3章小波分析理论基础 (6)3.1小波函数与小波变换 (6)3.2离散小波变换 (8)第4章基于小波变换的数字水印算法 (10)4.1算法描述 (10)4.2实验结果及分析 (13)第5章总结与展望 (22)5.1全文工作总结 (22)5.2未来工作展望 (23)参考文献 (23)第1章绪论1.1引言随着信息技术和计算机网络的飞速发展，数字多媒体信息包括图像、文本音视频、三维模型的存储、复制与传播变得非常方便。
我们在通过互联网方便快捷的获取多媒体信息的同时，还可得到与原始数据完全相同的复制品，这就带来了对数字媒体原创者的版权和经济利益如何保护以及数字媒体信息是否安全可信等诸多问题。
由此引发的信息安全问题、盗版问题和版权纷争问题已成为日益严重的社会问题。
因此，对多媒体内容的版权保护与内容鉴别成为我们所处的这个信息时代所急待解决的问题[1]。
数字水印技术是近几年来国际学术界兴起的一个前沿研究领域，是信息隐藏技术研究领域的重要分支，如今已成为多媒体信息安全研究领域的一个热点。
信号处理结课论文与作业
数字信号处理技术在电力系统中的发展现状和趋势摘要：为了适应现代电力系统的要求，先进的数字信号处理技术被应用到电力系统中，充分发挥了其快速强大的运算和处理能力以及并行运行的能力，满足了电力系统监控的实时性和处理算法的复杂性等更高的要求。
本文首先简要介绍了电力系统和数字信号处理技术；然后详细阐述了数字信号处理技术在电力系统中的应用，包括傅里叶变换、小波变换、现代谱分析、相关分析、数学形态学，并介绍了数字信号处理技术在电力系统应用中的现状和趋势。
关键词：数字信号处理，电力系统Abstract: In order to meet the requirements of modern electric power system, theadvanced digital signal processing technology is applied to the electric power system.this technology has gave full play to its fast computation and processing capacity andthe ability to run in parallel, and it satisfies some higher requirements, such as the realtime monitoring of electric power system and the complexity of handle algorithm.This article first briefly introduced the electric power system and digital signalprocessing technology; And then expounds the application of digital signal processingtechnology in power system, including Fourier transform, wavelet transform, themodern spectrum analysis, correlation analysis and mathematical morphology, anddigital signal processing technology is introduced in the present situation and trend ofpower system applications.Keywords: digital signal processing, electric power system1、引言现代电力系统通过联网已经发展成供电区域辽阔和容量巨大的系统，作为国民经济发展的源动力，我国的电力系统正以空前的规模和速度扩大。
数字信号处理论文-V1
数字信号处理论文-V1数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）是对信号进行数字化处理的一种技术，它在许多领域中有广泛的应用，如音频处理、图像处理、通信等。
本文将从以下几点进行论述：1. 数字信号处理的基本原理数字信号处理是将信号转换为数字形式，以便使用数字计算机进行处理。
该过程包含两个基本步骤：抽样和量化。
抽样是指将信号在时间上进行离散化，即从连续时间中取出一系列瞬时值。
量化是指将抽样后的信号值转换为一系列离散的数值，即将连续的信号值转换为分段线性的数值。
2. 数字信号处理的应用2.1 音频处理数字信号处理在音频处理中有广泛的应用，如音频采集、音频编码和音频合成等。
例如，我们可以使用数字信号处理技术对录制的音频进行噪声和混响的去除，使音质更好。
2.2 图像处理数字信号处理在图像处理中也有广泛的应用，如图像压缩、图像增强和图像识别等。
通过数字信号处理技术，我们可以将高分辨率的图像压缩成低分辨率的图像，从而减少存储空间的占用。
2.3 通信数字信号处理在通信中也有广泛的应用，如数字调制、信道编码和解码等。
例如，我们可以使用数字信号处理技术对数字信号进行调制，使其适应不同的信道环境，从而提高通信质量。
3. 数字信号处理的未来发展方向未来，数字信号处理技术将继续向高精度、高速度和高效率的方向发展。
同时，数字信号处理将与多个技术领域相结合，如人工智能、机器学习和大数据等，共同推动数字信号处理技术的发展。
总之，数字信号处理是一种重要的技术，它在各个领域都有着广泛的应用。
随着人们对精度、速度和效率的不断追求，数字信号处理技术也将不断地发展和完善。
数字信号处理论文
数字信号处理论文在当今社会，数字信号处理技术被广泛应用于各种领域，如通信、图像处理、音频处理等。
数字信号处理是将连续信号转换为离散信号，并通过数字处理技术对其进行分析、处理和传输的过程。
本文将从数字信号处理的基本概念、应用领域、常用算法等方面进行探讨。
数字信号处理的基本概念数字信号处理是将连续时间信号转换为离散时间信号的过程，其核心是模拟信号的采样和量化。
在数字信号处理中，采样率和量化精度是至关重要的参数。
采样率决定了信号在时间轴上的表示精度，而量化精度则决定了信号在幅度上的表示精度。
数字信号处理的基本步骤包括信号采集、预处理、特征提取、信号分析和重构等。
在数字信号处理中，常用的数学工具包括傅里叶变换、小波变换、滤波器设计等。
数字信号处理的应用领域数字信号处理技术在通信领域扮演着重要角色。
通过数字信号处理技术，可以实现信号的编码、解码、调制、解调等过程，有效提高了通信系统的性能和可靠性。
此外，数字信号处理技术还被广泛应用于音频处理、图像处理、视频处理等领域。
音频处理是数字信号处理的一个重要应用领域，包括音频压缩、音频增强、音频特征提取等。
图像处理是另一个重要的应用领域，包括图像压缩、图像增强、目标检测等。
常用数字信号处理算法在数字信号处理领域，有许多经典的算法被广泛应用。
其中，傅里叶变换是一种将信号分解成各个频率分量的重要算法。
傅里叶变换可以将时域信号转换为频域信号，从而方便进行频谱分析、滤波等操作。
另一个重要的算法是小波变换，它可以在时域和频域之间实现局部分析，对信号的时频特性进行更精细的描述。
小波变换在音频压缩、图像压缩等领域有重要应用。
除此之外，数字滤波器设计也是数字信号处理中的重要内容。
数字滤波器可以对信号进行去噪、滤波、频率分析等操作，常用的数字滤波器包括均衡器、低通滤波器、高通滤波器等。
结语数字信号处理技术在现代社会中扮演着重要角色，其广泛应用于通信、音频处理、图像处理等领域。
本文从数字信号处理的基本概念、应用领域、常用算法等方面进行了简要介绍，希望能够对读者对数字信号处理有所了解。
数字信号处理论文(1)
数字信号处理论文(1)数字信号处理是一门研究数字信号的获取、处理和传输的学科，其应用领域涉及通信、控制、音视频处理等诸多方面。
在数字信号处理研究的过程中，大量的论文被撰写出来，这些论文包含了数字信号处理领域的最新研究成果和研究方法，对于数字信号处理研究者具有重要的参考价值。
一、数字信号处理论文的研究内容1、数字信号采集与处理：论文中包含了采集数字信号的各种技术，如ADC采样技术、信号处理、滤波技术等，以及各种数字信号处理算法的研究，如噪声消除、降噪算法、时频分析等。
2、数字信号压缩：数字信号压缩是数字信号处理领域的重要研究方向，论文中包含了各种数字信号压缩算法的研究成果，如小波变换、离散余弦变换等。
3、信号识别与识别：数字信号识别与识别是数字信号处理领域的重要应用，很多数字信号处理论文是围绕着信号识别与识别展开的。
许多深度学习算法比如卷积神经网络、循环神经网络等也被广泛应用于信号识别与识别领域，大量的有关的数字信号处理论文在这一领域进行研究。
二、数字信号处理论文的写作特点1、严格的结构：数字信号处理领域的论文一般以“摘要、引言、研究背景、方法、实验结果、结论”等章节组织内容，结构紧凑有序，研究对象、目的、方法一览无遗，实验过程、数据分析、结论得到充分的呈现和展现。
2、严谨的表述：数字信号处理领域的论文需要对研究对象、数字信号处理方法、模型建立、实验过程、结果分析、结论等所有环节非常严谨，务求严密、精确和准确。
使用术语或符号时，必须符合统一的规范和定义，确保逻辑严密、严谨可靠。
3、准确的数据支撑：数字信号处理领域的论文一般需要通过实验或仿真验证或者数学证明来证实论文的研究成果，数据的准确性及可重复性对于论文的评价标准是非常严格的。
三、数字信号处理论文的创作要点1、选好研究方向：数字信号处理领域广泛而丰富，创作数字信号处理论文首先要确定研究方向。
在这个过程中要关注数字信号处理领域最新进展，选题时要有一定的新意和独特性，避免重复研究。
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基于MATLAB的数字滤波器设计摘要数字滤波器的实现是数字信号处理中的重要组成部分，设计过程较为复杂，牵涉到模型逼近、指标选择、计算机仿真、性能分析及可行性分析等一系列的工作，本文从设计原理以及数学软件matlab出发阐述数字滤波器的设计原理与方法。
关键词：MATLAB，数字信号处理，数字滤波器1绪论数字滤波器是数字信号处理的重要应用，21世纪数字滤波器及其相关技术广泛的应用于通信、电子、自动控制等领域，是一种有效的抑制噪音、提取有用信号的方法。
它本身可以用硬件实现，也可以通过软件来实现，还可以通过专用的DSP处理器配合相应的软件，即软硬结合的方式来实现。
数字滤波器可以分为有限冲击响应（FIR）和无限冲激响应(IIR)两种。
通过MATLAB程序，实现输入相应技术指标及滤波器模型，输出相应数字滤波器的参数的功能。
2 无限长单位脉冲响应滤波器（IIR）的设计根据模拟滤波器设计数字滤波器，就是通过已知的模拟滤波器系统的系统函数H(s)来设计数字滤波器的系统函数H(z)，主要是通过脉冲响应不变法，或双线性变换法完成S平面到Z平面的转换。
通过典型的模拟滤波器(诸如：巴特沃斯滤波器、切比雪夫滤波器等)可以实现一定参数要求的数字滤波器。
根据已有的数字滤波器设计不同参数或者不同频带通断类型的数字滤波器。
例如已知数字低通滤波器的模型，通过变量代换得到不同截止频率的数字低通滤波器，或通过已知低通滤波器的模型设计高通、高阻、带通、带阻滤波器，这里主要是通过来完成相应的变量代换来实现滤波器类型的变换和参数的变换。
3 有限长单位脉冲响应滤波器(FIR)的设计IIR滤波器可用于较少的阶数达到所要求的幅度特性，且实现时所需的运算次数及存储单元都很少，十分适合于对于相位特性没有严格要求的场合，如果对相位特性有要求，这时选用FIR滤波器较好。
3.1 窗函数法从时域出发，把理想的窗口函数h d(n)截取成有限长的，以此h(n)来逼近理想的窗口函数h d(n)，从而频率响应H(jw)也近似于理想的频率响应H d(jw)。
主要窗函数有：矩形窗，汉宁(Hanning)窗，汉明(Hamming)窗，布莱克曼(Blackman)窗，凯塞(Kaiser)窗。
3.2 频率采样法从频率出发，对理想的频率响应H d(e jw)加以等间隔采样，以此H d(k)实际FIR滤波器的频率特性的离散样本H(k)。
4 利用MATLAB具体实现数字滤波器4.1 MATLAB中IIR数字滤波器设计的设计函数信号处理工具箱提供的IIR经典设计方法是基于经典的低通滤波器到具有相同性能指标的数字滤波器的变换。
基本原理就是先根据滤波器的技术指标设计出相应的模拟滤波器，然后再将设计好的模拟滤波器变换为满足指标的数字滤波器。
利用表1的设计函数，可以很容易地产生任何阶数的高通、低通、带通、带阻数字滤波器。
表1 滤波器设计函数表中，n为滤波器阶次，Wn为滤波器的归一化截止频率；函数默认为低通或带通滤波器。
b,a分别为滤波器传递函数的分子和分母的系数向量；z,p,k分别为滤波器的零点、极点和增益。
options为滤波器类型参数，high为高通滤波器，截止频率为Wn；stop为带阻滤波器，截止频率为Wn = [W1,W2]。
4.2 脉冲响应不变法设计数字滤波器调用格式：[bz,az] = impinvar(b,a,Fs)，再给定模拟滤波器参数b,a和取样频率Fs的前提下，计算数字滤波器的参数。
两者的冲激响应不变，即模拟滤波器的冲激响应按Fs取样后等同于数字滤波器的冲激响应。
4.3 利用双线性变换法设计数字ButterWorth滤波器调用格式：[bz,az] = bilinear[b,a,Fs]，根据给定的分子b,分母系数a和取样频率Fs，根据双线性变换将模拟滤波器变换成离散滤波器，具有分子系数向量bz和分母向量az。
4.4 IIR设计实例利用脉冲响应不变法设计一个巴特沃斯数字低通滤波器，要求：ωp=0.25π，R p=1dB，ωs=0.4π，A s=15dB，滤波器采样频率F s=2000Hz。
程序如下：wp = 0.25*pi;ws=0.4*pi;Rp=1;As=15;ripple=10^(-Rp/20); %滤波器的通带衰减对应的幅度值Attn=10^(-As/20); %滤波器的阻带衰减对应的幅度值%转换为模拟滤波器的技术指标Fs=2000;T=1/Fs;Omgp=wp*Fs;Omgs=ws*Fs;%模拟原型滤波器的计算[n,Omgc] = buttord(Omgp,Omgs,Rp,As,’s’) %计算阶数n和截止频率[z0,p0,k0] = buttap(n); %设计归一化的巴特沃斯模拟滤波器原型ba1 = k0*real(poly(z0)); %求原型滤波器的系数baa1 = real(poly(p0)); %求原型滤波器的系数a[ba,aa] = lp2lp(ba1,aa1,Omgc); %变换为模拟低通滤波器%用脉冲响应不变法计算数字滤波器的系数[bd,ad] = impinvar(ba,aa,Fs)[C,B,A] = dir2par(bd,ad)[H,w] = freqz(bd,ad);dbH = 20*log10((abs(H)+eps)/max(abs(H));subplot(2,2,1);plot(w/pi,abs(H));ylable(‘|H|’);title(‘幅度响应’);axis([0,1,0,1.1]);set(gca,’XTickMode’,’manual’,’XTick’,[0,0.25,0.4,1]);set(gca,’YTickMode’,’manual’,’YTick’,[0,Attn,ripple,1]);gridsubplot(2,2,2);plot(w/pi,dbH);title(‘幅度响应(dB)’)；ylabel(‘dB’);xlable(‘频率’);axis([0,1,-40,5]);set(gca,’XTickMode’,’manual’,’XTick’,[0,0.25,0.4,1]);set(gca,’YTickMode’,’manual’,’YTick’,[-50,-15,-1,0]);gridsubplot(2,2,4);zplane(bd,ad);axis([-1.1,1.1,-1.1,1.1]);title(‘零极点图’);自定义dir2par函数：function I=cplxcomp(p1,p2)I=[];for j=1:length(p2)for i=1:length(p1)if(abs(p1(i)-p2(j))<0.0001)I=[I,i];endendendI=I';function [C,B,A]=dir2par(num,den)M=length(num);N=length(den);[r1,p1,C]=residuez(num,den);p=cplxpair(p1,10000000*eps);I=cplxcomp(p1,p);r=r1(I);K=floor(N/2);B=zeros(K,2);A=zeros(K,3);if K*2==N;for i=1:2:N-2;Brow=r(i:1:i+1,:);Arow=p(i:1:i+1,:);[Brow,Arow]=residuez(Brow,Arow,[]);B(fix(i+1)/2,:)=real(Brow);A(fix(i+1)/2,:)=real(Arow);end[Brow,Arow]=residuez(r(N-1),p(N-1),[]);B(K,:)=[real(Brow),0];A(K,:)=[real(Arow),0];elsefor i=1:2:N-1;Brow=r(i:1:i+1,:);Arow=p(i:1:i+1,:);[Brow,Arow]=residuez(Brow,Arow,[]);B(fix(i+1)/2,:)=real(Brow);A(fix(i+1)/2,:)=real(Arow);endend程序运行结果如下：n = 5Omgc = 103.2016bd = 0.0072 0.0362 0.0725 0.0725 0.0362 0.0072 ad = 1.0000 -1.9434 1.9680 -1.0702 0.3166 -0.0392 sos =1.0000 0.9956 0 1.0000 -0.3193 01.00002.0072 1.0072 1.0000 -0.6984 0.20531.0000 1.9972 0.9973 1.0000 -0.9257 0.5976g = 0.0072频率特性如图1所示：00.17780.89131|H |幅度响应-101φ相位响应-15-10幅度响应(dB)d B频率(π)-1-0.500.51Real PartI m a g i n a r y P a r t零极点图图1 频率特性曲线4.5 MATLAB 中FIR 数字滤波器的设计的函数在MATLAB 中产生窗函数十分简单： 根据长度n 产生一个相应类型窗函数的类型：（1）矩形窗(Rectangle Window)：调用格式：w = boxcar(n)。
（2）三角窗(Triangular Window)：调用格式：w = triang(n)。
（3）汉宁窗(Hanning Window)：调用格式：w = hanning(n)。
（4）哈明窗(Hamming Window)：调用格式：w = hamming(n)。
（5）布莱克曼窗(Blackman Window)：调用格式：w = blackman(n)。
（6）凯塞窗(Kaiser Window)：调用格式：w = kaiser(n,beta)。
基于窗函数的FIR 滤波器设计利用MATLAB 提供的函数firl 来实现。
调用格式：firl(n,Wn,’ftype’,Window)，n 为阶数，Wn 是截止频率（如果输入是形如[W1 W2]的矢量时，本函数将设计带通滤波器，其通带为W1<ω<W2），ftype是滤波器的类型(低通省略该参数，高通high，带阻stop)，Window是窗函数。
格式中：n为FIR滤波器的阶数，对于高通、带阻滤波器，n取偶数。
Wn为滤波器的截止频率，0~1；对于带通、带阻滤波器，Wn=[W1,W2]，且W1<W2,对于多带滤波器Wn=[W1,W2,W3,W4],频率分段0<W<W1，W1<W<W2,W2<W<W3,...‘ftype’为滤波器类型，默认为低通滤波器或带通滤波器。